Les boucles For sont-elles toujours inefficaces chez les pandas ?

Les boucles for dans les pandas sont-elles vraiment mauvaises ?

Bien que la documentation des pandas décourage les solutions basées sur des boucles, les boucles for ne sont pas intrinsèquement mauvaises et peut surpasser les méthodes vectorisées dans des scénarios spécifiques.

Quand envisager une approche itérative Solutions :

1. Petites données : Pour les petits ensembles de données, les boucles peuvent être plus rapides que les fonctions vectorisées en raison d'une surcharge réduite dans la gestion de l'alignement, des types de données et des valeurs manquantes.
2. Types mixtes/objet : Les méthodes vectorisées de Pandas ont du mal à gérer des types de données mixtes. Les boucles offrent une plus grande flexibilité et peuvent manipuler efficacement les dictionnaires, les listes et les structures imbriquées.
3. Opérations Regex et méthodes d'accès .str : Les opérations regex et les méthodes .str de Pandas sont généralement plus lentes que l'utilisation régulière expressions directement via re.compile(). Les solutions personnalisées basées sur des boucles peuvent être plus efficaces pour des opérations telles que l'extraction ou le remplacement de chaînes.

Exemples :

• Comparaison de valeurs numériques dans de petites données est plus rapide avec les boucles.
• Le comptage de valeurs avec de grands ensembles de données est plus efficace en utilisant Collections.Counter.
• L'extraction de valeurs de dictionnaire et l'indexation de liste positionnelle sont plus rapides avec des boucles dans la plupart des cas.
• L'aplatissement de liste imbriquée est mieux réalisé via itertools.chain ou des compréhensions de liste.
• L'extraction de chaînes à l'aide de modèles regex est plus efficace avec des boucles personnalisées solutions.

Conclusion :

Le choix entre les fonctions et les boucles vectorisées dépend des données et du problème spécifique. Les solutions itératives peuvent être plus appropriées pour les petites données, les types de données mixtes ou les scénarios où les performances sont critiques. Cependant, les méthodes vectorisées offrent simplicité et lisibilité lorsque les performances ne sont pas une préoccupation majeure.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!